光学微扫描显微热成像系统超分辨力图像处理方法研究

为提高已研制光学微扫描显微热成像系统的空间分辨力,基于改进的频域图像配准技术和凸集投影超分辨力算法,提出了显微热成像系统光学微扫描超分辨力图像处理方法。给出了该方法的原理及步骤,采用不同重构方法行了仿真研究,给出了评价参数和结论。利用光学微扫描显微热成像系统采集低分辨力显微热图像序列进行了超分辨力处理实验,实验结果表明本文提出方法的有效性,光学微扫描显微热成像系统的空间分辨力得到提高从而可满足需要高分辨力显微热分析的场合。该方法还可以应用于其它不可控光学微扫描成像系统中,具有广泛的应用前景。     

具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法

为提升磁性纳米粒子三维成像和重构速度,降低三维重构对采样投影数据完备性要求,针对含噪声投影数据三维重构优化问题,本文提出了一种具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法（noise-robust 3D sparse sampling magnetic particle imaging,3D NRSS-MPI）. 该算法通过求解一个由MPI投影成像正向模型l₂范数和稀疏正则约束建立的凸优化问题实现3D MPI图像重构. 模型不受MPI扫描轨迹限制,为不断发展的MPI新技术提供了普适性的基础模型;建立的三维全变分稀疏算子（3D total variation sparse operator, 3D TV Sparse Operator）利用MPI先验信息提升含噪MPI投影数据三维重构的鲁棒性,且可以进行无矩阵运算,大幅提升了运算效率. 通过点源和冠状血管模型成像实验表明,在1/4欠采样下,本文3D NRSS-MPI方法可以有效消除重构图像星状伪影,获取较高的图像信噪比,同时冠状动脉重建结构相似性超过0.701,可以准确地对欠采样、有噪声的MPI数据进行快速而稳健的重建,有效缩短了4倍成像和重构时间.      

考虑填充率下亚像元与过采样成像MTF对比

针对探测器存在填充率时过采样和亚像元成像质量评价问题,利用亚像元算法反演线阵探测器像元扩散函数,发现较过采样成像不仅能在1/m微扫描作用下减小采样间隔,还能使探测器矩形窗口压缩m倍.根据MTF和一阶过零频率概念,得到同一填充率下亚像元较过采样对欠采样成像改善程度要大,且随着填充率的提高该优势愈加趋于明显.对比评价对实际亚像元算法成像的前景和优势给与理论上的肯定.     

基于加权L1最小化的图像小波域压缩感知重构

压缩感知理论因为能以少量的采样精确地重构原始信号而得到广泛关注.通过在压缩感知的框架下研究小波域图像重构问题,提出了一类小波域的加权l1最小化方法.该方法不仅利用了信号稀疏性的先验信息,而且在重构模型中,通过对不同小波子带上的系数施加不同的权重,从而整合了图像小波域的结构信息,与经典的压缩感知算法相比具有更好的信号可恢复性.仿真实验结果表明,选用该方法能够以更少的采样得到同等精度的重构图像,验证了该方法的有效性.     

矩阵方程AXAT+BYBT=C的对称最优解及最佳逼近

考虑以下问题:问题1:给定A∈Rm×n,B∈Rm×l,C∈Rm×m,L={(X,Y)|AXAT BYBT=C,X∈SRn×n,Y∈SRl×l}≠φ,找(X⌒,Y⌒)∈L,使得‖(X⌒,Y⌒)‖=(‖X‖2 ‖Y‖2)(1)/(2)=min.问题2:任意给定(X∧)∈Rn×n,(Y∧)∈Rl×l,找(X∧,Y∧)∈L,使得‖(X∧)-(X～)‖2 ‖(Y∧)-(Y～)‖2=min(X,Y)∈L(‖X-(X～)‖2 ‖Y-(Y～)‖2).讨论了矩阵方程AXAT BYBT=C有解的充要条件,得到了L的具体表达式,给出了问题1与问题2的唯一解证明与显式表示.     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

基于压缩感知的图像重构GUI系统

本文利用MATLAB平台设计了基于压缩感知的图像重构GUI系统,针对不同的变换基、测量矩阵、重构算法对图像的压缩采样及重构进行了比较和讨论,其中变换基包括小波变换基和离散余弦变换基;测量矩阵包括随机矩阵如高斯矩阵和贝努利矩阵,以及确定矩阵如哈达玛矩阵和托普利兹矩阵;重构算法包括正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法.并通过峰值信噪比PSNR衡量了图像重构的性能.该GUI系统能够为基于压缩感知的图像重构提供直观的实现平台.     

一种医学X射线图像动态范围扩展方法

针对使用影像增强器或电荷耦合器(CCD)的数字X射线成像设备(DR)动态范围小的不足,提出一种采用尺度空间分解的X射线图像动态范围扩展方法.首先,对成像对象进行2次不同球管电压下的低剂量曝光,得到2幅小动态范围图像,然后在尺度空间对2幅图像进行分解.最后通过重构2幅图像的分解分量重建1幅宽动态范围图像.实验结果表明,该方法能使图像包含的成像对象感兴趣区域由2个扩展到3个甚至更多.2次曝光的皮肤表面吸收剂量总和为2.646×104Gy/cm2,却并未增加患者皮肤表面吸收剂量.将此方法用于使用影像增强器或电荷耦合器的数字X射线成像设备,有利于提高这些设备的利用率.     

基于小波变换的X线图像的处理

在对X线图像的成像机理和图像特点分析的基础上,提出了对骨折X线图像进行基于小波理论的图像处理方法 利用小波变换的多维多分辨分析特性对X线图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值法相结合对X线图像的细节部分进行增强,用多分辨图像锥和FCM算法来分割图像 该方法确保了骨折智能诊断与治疗系统的精度和准确度.     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于色调一致性改进的图像融合最速下降法

为了获取IKONOS高分辨率多光谱图像,更有效地对IKONOS卫星图像进行利用,分析了使用最速下降法对IKONOS卫星的高空间分辨率全色图像PAN(panchromatic images)和低空间分辨率多光谱图像MS(multispectral images)进行融合的技术.提出以MS图像(波段:R,G,B)中每个像素点的R、G、B三色分量值所占比例大小为基础设立矩阵参数,代替原算法能量方程中R、G和B波段图像前的常值参数,使融合图像与MS图像的色调保持完全一致,同时适度取小NIR波段图像前的参数值,提高了融合图像的清晰度.在进行的5种算法融合对比仿真实验中,通过主客观两方面对融合图像质量进行了评价,证明了改进后算法的有效性和优越性.     

一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法

针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Matusita)距离算法去除无关及冗余特征,筛选出适于各类别分类的特征,然后利用CART算法建立分类规则,完成分类过程。以GF-1号2 m、8 m和16 m空间分辨率的三组影像进行算法验证,并与object-CART和pixel-CART影像分类方法进行对比分析。实验结果显示object-RJMC算法的分类精度均高于object-CART和pixel-CART算法的分类精度;且对高空间分辨率的影像分类效果要优于对中低空间分辨率影像的分类效果。该算法减少了特征选择及规则建立的人工干预,克服了以像素为单位的分类算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通分类结果的问题,可有效地提高GF-1遥感影像分类精度。     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.     

基于分割Bregman迭代的内-外置电极电容层析成像

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题的病态性和不适定性,提出了一种基于分割布雷格曼迭代(split Bregman iteration,SBI)的图像重构算法。在目标函数中引入基于参考图像的正则化、低阶约束和空间约束,从而提高成像质量和空间分辨率。对内-外置电极的ECT敏感场内环形区域进行图像重建。仿真结果表明:与Tlkhonov正则化算法和Landweber迭代算法相比,基于布雷格曼迭代的图像重建算法具有较好的空间分辨率,图像误差降低至0. 162 1,图像相关系数提升至0. 874 4,图像重建的精度和质量较高,说明了该算法在ECT图像重建领域的可行性和有效性。     

基于加权小波分析的遥感图像融合算法

提出一种基于加权小波分析的遥感图像融合算法. 首先在光照色度饱和度空间上提取多光谱图像的光照强度分量, 对光照强度分量进行主成分分析获得修正的光照强度, 再将修正的光照强度与小波分析高频区域进行加权融合, 最后进行小波分析与光照色度饱和度空间逆变换获得遥感图像的最终融合结果. 该方法有效解决了在低频空间分辨率与高频空间分辨率的图像融合过程中, 小波分析方法丢弃低频分量易产生分块模糊现象, 且主成分分析方法易产生光谱图像信息域失真的问题. 在不同场景遥感图像的融合上进行仿真实验, 结果表明, 该算法在一定程度上解决了图像融合后边缘模糊、 融合结果中出现模糊块状阴影等问题, 并在清晰度、 纹理细节和真实性上获得了较大提升, 且能针对不同的融合需求调整合适的加权系数, 使遥感图像的融合达到最佳效果. 在光照色度饱和度空间, 加权小波分析进一步提升了遥感图像融合的效果, 不仅充分表达了各种遥感图像的细节, 而且能较好地保留原始光谱信息.